In [5]:
data.hist(figsize=(10, 8));
Инвесторы из фонда «Shut Up and Take My Money» решили попробовать себя в новой области и открыть заведение общественного питания в Москве. Заказчики ещё не знают, что это будет за место: кафе, ресторан, пиццерия, паб или бар, — и какими будут расположение, меню и цены.
Задача — подготовить исследование рынка Москвы, найти интересные особенности и презентовать полученные результаты, которые в будущем помогут в выборе подходящего инвесторам места.
Описание данных:
Навыки и инструменты:
import pandas as pd
import seaborn as sb
import numpy as np
import json
import plotly.express as px
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.graph_objects as go
import matplotlib.pyplot as plt
from plotly.subplots import make_subplots
import folium
from folium import Map, Choropleth
from folium import Map, Marker
from folium.plugins import MarkerCluster
from folium.features import CustomIcon
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'
sb.set_palette('pastel')
try:
data = pd.read_csv('/datasets/moscow_places.csv', sep=',')
except:
data = pd.read_csv('https://code.s3.yandex.net//datasets/moscow_places.csv', sep=',')
data
| name | category | address | district | hours | lat | lng | rating | price | avg_bill | middle_avg_bill | middle_coffee_cup | chain | seats | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | WoWфли | кафе | Москва, улица Дыбенко, 7/1 | Северный административный округ | ежедневно, 10:00–22:00 | 55.878494 | 37.478860 | 5.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | 0 | NaN |
| 1 | Четыре комнаты | ресторан | Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 | Северный административный округ | ежедневно, 10:00–22:00 | 55.875801 | 37.484479 | 4.5 | выше среднего | Средний счёт:1500–1600 ₽ | 1550.0 | NaN | 0 | 4.0 |
| 2 | Хазри | кафе | Москва, Клязьминская улица, 15 | Северный административный округ | пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... | 55.889146 | 37.525901 | 4.6 | средние | Средний счёт:от 1000 ₽ | 1000.0 | NaN | 0 | 45.0 |
| 3 | Dormouse Coffee Shop | кофейня | Москва, улица Маршала Федоренко, 12 | Северный административный округ | ежедневно, 09:00–22:00 | 55.881608 | 37.488860 | 5.0 | NaN | Цена чашки капучино:155–185 ₽ | NaN | 170.0 | 0 | NaN |
| 4 | Иль Марко | пиццерия | Москва, Правобережная улица, 1Б | Северный административный округ | ежедневно, 10:00–22:00 | 55.881166 | 37.449357 | 5.0 | средние | Средний счёт:400–600 ₽ | 500.0 | NaN | 1 | 148.0 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 8401 | Суши Мания | кафе | Москва, Профсоюзная улица, 56 | Юго-Западный административный округ | ежедневно, 09:00–02:00 | 55.670021 | 37.552480 | 4.4 | NaN | NaN | NaN | NaN | 0 | 86.0 |
| 8402 | Миславнес | кафе | Москва, Пролетарский проспект, 19, корп. 1 | Южный административный округ | ежедневно, 08:00–22:00 | 55.640875 | 37.656553 | 4.8 | NaN | NaN | NaN | NaN | 0 | 150.0 |
| 8403 | Самовар | кафе | Москва, Люблинская улица, 112А, стр. 1 | Юго-Восточный административный округ | ежедневно, круглосуточно | 55.648859 | 37.743219 | 3.9 | NaN | Средний счёт:от 150 ₽ | 150.0 | NaN | 0 | 150.0 |
| 8404 | Чайхана Sabr | кафе | Москва, Люблинская улица, 112А, стр. 1 | Юго-Восточный административный округ | ежедневно, круглосуточно | 55.648849 | 37.743222 | 4.2 | NaN | NaN | NaN | NaN | 1 | 150.0 |
| 8405 | Kebab Time | кафе | Москва, Россошанский проезд, 6 | Южный административный округ | ежедневно, круглосуточно | 55.598229 | 37.604702 | 3.9 | NaN | NaN | NaN | NaN | 0 | 12.0 |
8406 rows × 14 columns
data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 8406 entries, 0 to 8405 Data columns (total 14 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 name 8406 non-null object 1 category 8406 non-null object 2 address 8406 non-null object 3 district 8406 non-null object 4 hours 7870 non-null object 5 lat 8406 non-null float64 6 lng 8406 non-null float64 7 rating 8406 non-null float64 8 price 3315 non-null object 9 avg_bill 3816 non-null object 10 middle_avg_bill 3149 non-null float64 11 middle_coffee_cup 535 non-null float64 12 chain 8406 non-null int64 13 seats 4795 non-null float64 dtypes: float64(6), int64(1), object(7) memory usage: 919.5+ KB
Мы видим, что всего в датасете 8406 строк, но есть пропуски в некоторых столбцах, их мы изучим далее. Также далее изменим типы данных в некоторых столбцах для удобства исследования.
data.hist(figsize=(10, 8));
По гистограммам, мы видим, что в данных есть выбросы, далее изучим их.
data.isna().sum()
name 0 category 0 address 0 district 0 hours 536 lat 0 lng 0 rating 0 price 5091 avg_bill 4590 middle_avg_bill 5257 middle_coffee_cup 7871 chain 0 seats 3611 dtype: int64
Видим, что в столбцах hours,price,avg_bill,middle_avg_bill,middle_coffee_cup,seats` есть пропуски. Посмотрим на каждый столбец поближе.
data['hours'].unique()
array(['ежедневно, 10:00–22:00',
'пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00–02:00',
'ежедневно, 09:00–22:00', ...,
'пн-пт 08:30–21:30; сб,вс 09:00–21:30',
'пн-чт 13:00–22:00; пт,сб 13:00–22:30; вс 13:00–22:00',
'пн-сб 10:30–21:30'], dtype=object)
Пропуски в этом столбце нельзя заполнить числовыми значениями, так как все данные в столбце типа object и все заведения имеют свой график работы.
data['price'].unique()
array([nan, 'выше среднего', 'средние', 'высокие', 'низкие'], dtype=object)
В этом столбце мы имеем категориальные данные, всего пропусков 5091 записей, что довольно много. Так как числовыми значениями мы заполнить не можем, оставим пропуски как есть.
data['avg_bill'].unique()
array([nan, 'Средний счёт:1500–1600 ₽', 'Средний счёт:от 1000 ₽',
'Цена чашки капучино:155–185 ₽', 'Средний счёт:400–600 ₽',
'Средний счёт:199 ₽', 'Средний счёт:200–300 ₽',
'Средний счёт:от 500 ₽', 'Средний счёт:1000–1200 ₽',
'Цена бокала пива:250–350 ₽', 'Средний счёт:330 ₽',
'Средний счёт:1500 ₽', 'Средний счёт:300–500 ₽',
'Средний счёт:140–350 ₽', 'Средний счёт:350–500 ₽',
'Средний счёт:300–1500 ₽', 'Средний счёт:от 240 ₽',
'Средний счёт:200–250 ₽', 'Средний счёт:328 ₽',
'Средний счёт:300 ₽', 'Средний счёт:от 345 ₽',
'Средний счёт:60–400 ₽', 'Средний счёт:900 ₽',
'Средний счёт:500–800 ₽', 'Средний счёт:500–1000 ₽',
'Средний счёт:600–700 ₽', 'Цена бокала пива:120–350 ₽',
'Средний счёт:1000–1500 ₽', 'Средний счёт:1500–2000 ₽',
'Цена чашки капучино:150–190 ₽', 'Средний счёт:2000–2500 ₽',
'Средний счёт:600 ₽', 'Средний счёт:450 ₽',
'Цена чашки капучино:120–170 ₽', 'Средний счёт:100–500 ₽',
'Средний счёт:от 850 ₽', 'Цена чашки капучино:100–200 ₽',
'Средний счёт:250–600 ₽', 'Средний счёт:2100 ₽',
'Средний счёт:349 ₽', 'Цена бокала пива:90–230 ₽',
'Цена чашки капучино:150–210 ₽', 'Средний счёт:150–250 ₽',
'Средний счёт:от 120 ₽', 'Цена чашки капучино:80–160 ₽',
'Средний счёт:269 ₽', 'Средний счёт:600–2000 ₽',
'Средний счёт:700–800 ₽', 'Средний счёт:500–700 ₽',
'Средний счёт:300–2000 ₽', 'Средний счёт:355 ₽',
'Средний счёт:от 200 ₽', 'Средний счёт:800–1200 ₽',
'Средний счёт:150–300 ₽', 'Средний счёт:300–700 ₽',
'Средний счёт:250–300 ₽', 'Средний счёт:1200 ₽',
'Цена чашки капучино:100 ₽', 'Цена чашки капучино:239–274 ₽',
'Средний счёт:390–460 ₽', 'Средний счёт:700–1500 ₽',
'Средний счёт:800–1000 ₽', 'Средний счёт:700–1000 ₽',
'Средний счёт:240 ₽', 'Средний счёт:1000 ₽',
'Средний счёт:350–800 ₽', 'Средний счёт:1200–1800 ₽',
'Средний счёт:350 ₽', 'Средний счёт:от 700 ₽',
'Средний счёт:69–499 ₽', 'Цена чашки капучино:130–190 ₽',
'Цена бокала пива:160–499 ₽', 'Средний счёт:200–350 ₽',
'Средний счёт:100–200 ₽', 'Средний счёт:362 ₽',
'Средний счёт:150–500 ₽', 'Средний счёт:2000 ₽',
'Средний счёт:291 ₽', 'Средний счёт:260–300 ₽',
'Средний счёт:250–400 ₽', 'Средний счёт:1500–3000 ₽',
'Средний счёт:2500–3000 ₽', 'Средний счёт:от 1500 ₽',
'Средний счёт:400–500 ₽', 'Средний счёт:350–550 ₽',
'Средний счёт:1000–2000 ₽', 'Средний счёт:1200–1600 ₽',
'Средний счёт:2000–3000 ₽', 'Цена чашки капучино:200–300 ₽',
'Средний счёт:500 ₽', 'Средний счёт:1800–2500 ₽',
'Средний счёт:900–1100 ₽', 'Средний счёт:4500–5500 ₽',
'Средний счёт:700–1300 ₽', 'Цена чашки капучино:150–180 ₽',
'Средний счёт:650–1000 ₽', 'Средний счёт:от 350 ₽',
'Средний счёт:250–1000 ₽', 'Средний счёт:2500 ₽',
'Цена чашки капучино:119–179 ₽', 'Средний счёт:300–350 ₽',
'Средний счёт:300–600 ₽', 'Средний счёт:1500–5000 ₽',
'Средний счёт:1500–2500 ₽', 'Средний счёт:1000–1300 ₽',
'Цена чашки капучино:100–170 ₽', 'Средний счёт:600–750 ₽',
'Средний счёт:150–350 ₽', 'Средний счёт:200–400 ₽',
'Цена чашки капучино:200–240 ₽', 'Средний счёт:350–1000 ₽',
'Средний счёт:450–500 ₽', 'Средний счёт:1500–1880 ₽',
'Средний счёт:350–1500 ₽', 'Средний счёт:700 ₽',
'Средний счёт:800–1300 ₽', 'Средний счёт:250–430 ₽',
'Цена чашки капучино:150–200 ₽', 'Средний счёт:до 1000 ₽',
'Средний счёт:600–1300 ₽', 'Цена бокала пива:199–300 ₽',
'Цена бокала пива:от 140 ₽', 'Цена бокала пива:от 149 ₽',
'Цена бокала пива:150–450 ₽', 'Средний счёт:900–1150 ₽',
'Средний счёт:321 ₽', 'Средний счёт:300–800 ₽',
'Средний счёт:500–1500 ₽', 'Средний счёт:200–450 ₽',
'Цена чашки капучино:150–240 ₽', 'Средний счёт:360–540 ₽',
'Средний счёт:280–420 ₽', 'Средний счёт:360 ₽',
'Средний счёт:350–400 ₽', 'Средний счёт:250–500 ₽',
'Средний счёт:317 ₽', 'Средний счёт:250–350 ₽',
'Средний счёт:до 650 ₽', 'Средний счёт:324 ₽',
'Цена чашки капучино:от 60 ₽', 'Средний счёт:300–400 ₽',
'Средний счёт:343 ₽', 'Средний счёт:120–160 ₽',
'Цена чашки капучино:120–180 ₽', 'Средний счёт:120 ₽',
'Цена чашки капучино:179–249 ₽', 'Средний счёт:200–360 ₽',
'Средний счёт:300–450 ₽', 'Цена чашки капучино:75 ₽',
'Цена чашки капучино:от 89 ₽', 'Средний счёт:280–320 ₽',
'Цена чашки капучино:90–100 ₽', 'Средний счёт:240–360 ₽',
'Цена чашки капучино:149–259 ₽', 'Средний счёт:от 300 ₽',
'Средний счёт:30–300 ₽', 'Средний счёт:195–235 ₽',
'Средний счёт:от 549 ₽', 'Цена чашки капучино:120 ₽',
'Средний счёт:160–240 ₽', 'Средний счёт:320–480 ₽',
'Средний счёт:50–300 ₽', 'Средний счёт:313 ₽',
'Цена чашки капучино:от 90 ₽', 'Цена чашки капучино:110–170 ₽',
'Цена чашки капучино:105–145 ₽', 'Средний счёт:300–1000 ₽',
'Цена чашки капучино:155–170 ₽', 'Цена чашки капучино:130–180 ₽',
'Средний счёт:250–450 ₽', 'Цена чашки капучино:129–179 ₽',
'Цена чашки капучино:110–200 ₽', 'Средний счёт:260–400 ₽',
'Средний счёт:400–1000 ₽', 'Средний счёт:350–2400 ₽',
'Цена чашки капучино:285–310 ₽', 'Цена чашки капучино:110–190 ₽',
'Средний счёт:60–140 ₽', 'Цена чашки капучино:190–220 ₽',
'Средний счёт:140–160 ₽', 'Средний счёт:750–1200 ₽',
'Цена чашки капучино:100–180 ₽', 'Средний счёт:5000–17000 ₽',
'Цена чашки капучино:98–150 ₽', 'Средний счёт:250 ₽',
'Средний счёт:от 800 ₽', 'Средний счёт:120–470 ₽',
'Средний счёт:850–1100 ₽', 'Средний счёт:3500–4000 ₽',
'Средний счёт:1200–1500 ₽', 'Средний счёт:до 300 ₽',
'Цена чашки капучино:150–250 ₽', 'Средний счёт:от 2000 ₽',
'Средний счёт:1400–1600 ₽', 'Средний счёт:360–500 ₽',
'Средний счёт:100–160 ₽', 'Средний счёт:450–600 ₽',
'Средний счёт:800 ₽', 'Цена чашки капучино:140–200 ₽',
'Цена чашки капучино:160–220 ₽', 'Средний счёт:344 ₽',
'Средний счёт:400–800 ₽', 'Цена бокала пива:130–150 ₽',
'Цена чашки капучино:60–180 ₽', 'Средний счёт:150–220 ₽',
'Средний счёт:100–700 ₽', 'Средний счёт:700–1100 ₽',
'Цена чашки капучино:99–169 ₽', 'Цена чашки капучино:99–180 ₽',
'Средний счёт:900–1000 ₽', 'Средний счёт:120–370 ₽',
'Средний счёт:от 1800 ₽', 'Средний счёт:750–1000 ₽',
'Средний счёт:199–450 ₽', 'Цена чашки капучино:285–289 ₽',
'Цена чашки капучино:90–160 ₽', 'Средний счёт:480 ₽',
'Средний счёт:390–1000 ₽', 'Средний счёт:150–200 ₽',
'Цена чашки капучино:200–250 ₽', 'Средний счёт:1800 ₽',
'Цена чашки капучино:210–250 ₽', 'Цена чашки капучино:от 200 ₽',
'Средний счёт:100–180 ₽', 'Цена чашки капучино:200–275 ₽',
'Средний счёт:200 ₽', 'Цена чашки капучино:230–350 ₽',
'Средний счёт:100–423 ₽', 'Средний счёт:400–2500 ₽',
'Средний счёт:350–450 ₽', 'Цена чашки капучино:239–269 ₽',
'Цена чашки капучино:100–179 ₽', 'Средний счёт:400 ₽',
'Средний счёт:800–1500 ₽', 'Цена чашки капучино:140–220 ₽',
'Средний счёт:750–900 ₽', 'Цена чашки капучино:249–309 ₽',
'Цена бокала пива:220–350 ₽', 'Средний счёт:3000 ₽',
'Средний счёт:800–2000 ₽', 'Средний счёт:160–200 ₽',
'Средний счёт:500–600 ₽', 'Средний счёт:600–900 ₽',
'Средний счёт:404 ₽', 'Средний счёт:200–500 ₽',
'Средний счёт:170–300 ₽', 'Средний счёт:366 ₽',
'Средний счёт:304 ₽', 'Средний счёт:4000–5000 ₽',
'Средний счёт:275 ₽', 'Средний счёт:520–600 ₽',
'Средний счёт:200–600 ₽', 'Средний счёт:до 470 ₽',
'Средний счёт:275–500 ₽', 'Цена чашки капучино:130–170 ₽',
'Средний счёт:550–1500 ₽', 'Цена чашки капучино:150–290 ₽',
'Цена бокала пива:180–330 ₽', 'Средний счёт:700–3000 ₽',
'Средний счёт:800–3000 ₽', 'Средний счёт:от 340 ₽',
'Средний счёт:250–380 ₽', 'Средний счёт:500–1200 ₽',
'Средний счёт:363 ₽', 'Средний счёт:100–350 ₽',
'Средний счёт:250–270 ₽', 'Средний счёт:2900 ₽',
'Цена чашки капучино:109–169 ₽', 'Средний счёт:80–340 ₽',
'Цена чашки капучино:149–199 ₽', 'Цена чашки капучино:170–220 ₽',
'Средний счёт:80–300 ₽', 'Средний счёт:900–1200 ₽',
'Средний счёт:650–850 ₽', 'Средний счёт:750–850 ₽',
'Средний счёт:850–1200 ₽', 'Средний счёт:2200 ₽',
'Цена бокала пива:220–550 ₽', 'Цена чашки капучино:от 139 ₽',
'Цена бокала пива:150–290 ₽', 'Средний счёт:99–500 ₽',
'Средний счёт:от 250 ₽', 'Цена чашки капучино:120–150 ₽',
'Средний счёт:1500–1800 ₽', 'Средний счёт:600–1000 ₽',
'Средний счёт:1400 ₽', 'Цена чашки капучино:159–200 ₽',
'Средний счёт:150–180 ₽', 'Цена чашки капучино:250–340 ₽',
'Средний счёт:426 ₽', 'Средний счёт:400–650 ₽',
'Средний счёт:100–300 ₽', 'Средний счёт:850–1500 ₽',
'Средний счёт:3500–5000 ₽', 'Цена чашки капучино:220–270 ₽',
'Цена чашки капучино:60–150 ₽', 'Средний счёт:250–480 ₽',
'Средний счёт:800–1100 ₽', 'Цена чашки капучино:235–335 ₽',
'Цена чашки капучино:99–179 ₽', 'Средний счёт:260–1000 ₽',
'Средний счёт:1300–2500 ₽', 'Цена бокала пива:320–440 ₽',
'Цена чашки капучино:220–320 ₽', 'Средний счёт:320 ₽',
'Средний счёт:1300–1500 ₽', 'Цена чашки капучино:69–99 ₽',
'Средний счёт:до 1500 ₽', 'Цена чашки капучино:от 205 ₽',
'Цена чашки капучино:80–175 ₽', 'Цена чашки капучино:95 ₽',
'Цена чашки капучино:60–120 ₽', 'Средний счёт:205–500 ₽',
'Цена чашки капучино:60–100 ₽', 'Средний счёт:260–280 ₽',
'Цена чашки капучино:140–190 ₽', 'Цена чашки капучино:75–150 ₽',
'Средний счёт:2000–3500 ₽', 'Цена чашки капучино:150–220 ₽',
'Средний счёт:550 ₽', 'Цена бокала пива:370–410 ₽',
'Цена чашки капучино:130–250 ₽', 'Цена бокала пива:320–460 ₽',
'Цена чашки капучино:120–190 ₽', 'Средний счёт:500–650 ₽',
'Средний счёт:250–700 ₽', 'Средний счёт:500–550 ₽',
'Средний счёт:600–800 ₽', 'Средний счёт:600–1200 ₽',
'Средний счёт:700–1200 ₽', 'Цена чашки капучино:170–190 ₽',
'Цена бокала пива:180–420 ₽', 'Средний счёт:1300–1700 ₽',
'Средний счёт:300–650 ₽', 'Средний счёт:от 1200 ₽',
'Средний счёт:от 390 ₽', 'Средний счёт:от 2500 ₽',
'Средний счёт:230–250 ₽', 'Средний счёт:260–290 ₽',
'Средний счёт:1400–1700 ₽', 'Цена бокала пива:280 ₽',
'Средний счёт:100–2000 ₽', 'Цена чашки капучино:190–230 ₽',
'Средний счёт:от 180 ₽', 'Средний счёт:500–750 ₽',
'Цена бокала пива:150–350 ₽', 'Средний счёт:1100–1500 ₽',
'Средний счёт:400–1500 ₽', 'Средний счёт:700–850 ₽',
'Цена чашки капучино:180–200 ₽', 'Цена чашки капучино:до 179 ₽',
'Цена чашки капучино:300–350 ₽', 'Цена чашки капучино:89–229 ₽',
'Средний счёт:1200–2000 ₽', 'Цена бокала пива:270–390 ₽',
'Средний счёт:3000–4000 ₽', 'Средний счёт:500–2000 ₽',
'Средний счёт:443 ₽', 'Средний счёт:340–550 ₽',
'Цена чашки капучино:159 ₽', 'Средний счёт:229 ₽',
'Цена чашки капучино:180–250 ₽', 'Цена чашки капучино:195–295 ₽',
'Цена бокала пива:200–440 ₽', 'Средний счёт:700–900 ₽',
'Средний счёт:150–600 ₽', 'Средний счёт:2500–3500 ₽',
'Средний счёт:до 350 ₽', 'Средний счёт:3000–3500 ₽',
'Цена бокала пива:380–400 ₽', 'Средний счёт:1200–3000 ₽',
'Средний счёт:700–1400 ₽', 'Цена бокала пива:260–380 ₽',
'Средний счёт:280–290 ₽', 'Цена чашки капучино:70–150 ₽',
'Средний счёт:2500–4000 ₽', 'Средний счёт:400–1200 ₽',
'Цена чашки капучино:90–240 ₽', 'Средний счёт:375 ₽',
'Цена бокала пива:200–300 ₽', 'Цена чашки капучино:249–284 ₽',
'Цена бокала пива:от 350 ₽', 'Цена чашки капучино:от 150 ₽',
'Средний счёт:от 50 ₽', 'Цена чашки капучино:199–285 ₽',
'Цена чашки капучино:110–165 ₽', 'Средний счёт:500–1300 ₽',
'Цена чашки капучино:230–280 ₽', 'Цена чашки капучино:180–300 ₽',
'Цена чашки капучино:120–160 ₽', 'Средний счёт:35–300 ₽',
'Средний счёт:150–650 ₽', 'Средний счёт:290–500 ₽',
'Цена бокала пива:от 200 ₽', 'Средний счёт:650–800 ₽',
'Цена бокала пива:100–250 ₽', 'Средний счёт:330–400 ₽',
'Средний счёт:320–350 ₽', 'Цена чашки капучино:85–350 ₽',
'Средний счёт:650 ₽', 'Цена чашки капучино:280–350 ₽',
'Цена чашки капучино:от 170 ₽', 'Средний счёт:1000–2500 ₽',
'Средний счёт:950–1200 ₽', 'Средний счёт:500–2500 ₽',
'Средний счёт:795–1325 ₽', 'Средний счёт:1200–1300 ₽',
'Цена чашки капучино:от 230 ₽', 'Цена чашки капучино:100–160 ₽',
'Средний счёт:170–350 ₽', 'Цена чашки капучино:120–200 ₽',
'Средний счёт:750–1500 ₽', 'Цена чашки капучино:120–215 ₽',
'Средний счёт:232–387 ₽', 'Цена бокала пива:от 195 ₽',
'Цена чашки капучино:220–280 ₽', 'Средний счёт:330–990 ₽',
'Цена бокала пива:240–380 ₽', 'Средний счёт:150 ₽',
'Средний счёт:400–900 ₽', 'Средний счёт:220–350 ₽',
'Цена бокала пива:160–350 ₽', 'Средний счёт:70–150 ₽',
'Цена чашки капучино:от 169 ₽', 'Средний счёт:495 ₽',
'Цена чашки капучино:185–285 ₽', 'Цена чашки капучино:170–250 ₽',
'Средний счёт:35–100 ₽', 'Средний счёт:500–900 ₽',
'Цена чашки капучино:130–230 ₽', 'Средний счёт:450–550 ₽',
'Средний счёт:230–280 ₽', 'Цена бокала пива:300 ₽',
'Цена чашки капучино:100–140 ₽', 'Средний счёт:от 270 ₽',
'Цена бокала пива:200–390 ₽', 'Средний счёт:350–700 ₽',
'Средний счёт:400–700 ₽', 'Средний счёт:280 ₽',
'Средний счёт:60–180 ₽', 'Средний счёт:383 ₽',
'Цена чашки капучино:90–180 ₽', 'Цена чашки капучино:от 110 ₽',
'Средний счёт:391 ₽', 'Средний счёт:от 320 ₽',
'Цена чашки капучино:119–149 ₽', 'Цена чашки капучино:130 ₽',
'Цена чашки капучино:200 ₽', 'Средний счёт:700–3500 ₽',
'Цена чашки капучино:100–120 ₽', 'Средний счёт:500–3000 ₽',
'Цена чашки капучино:250 ₽', 'Цена бокала пива:180–260 ₽',
'Средний счёт:407 ₽', 'Средний счёт:170–490 ₽',
'Цена бокала пива:90–250 ₽', 'Средний счёт:49–369 ₽',
'Средний счёт:50–200 ₽', 'Средний счёт:270–350 ₽',
'Средний счёт:422 ₽', 'Цена чашки капучино:130–160 ₽',
'Цена чашки капучино:110–150 ₽', 'Цена чашки капучино:100–150 ₽',
'Цена чашки капучино:от 130 ₽', 'Цена чашки капучино:60–300 ₽',
'Средний счёт:415 ₽', 'Средний счёт:150–450 ₽',
'Средний счёт:500–1100 ₽', 'Средний счёт:250–550 ₽',
'Цена бокала пива:300–400 ₽', 'Средний счёт:190–280 ₽',
'Средний счёт:1000–10000 ₽', 'Цена бокала пива:от 100 ₽',
'Средний счёт:450–900 ₽', 'Средний счёт:432 ₽',
'Цена чашки капучино:90–150 ₽', 'Цена бокала пива:200–350 ₽',
'Средний счёт:350–600 ₽', 'Средний счёт:465 ₽',
'Цена чашки капучино:230–2907 ₽', 'Средний счёт:90–450 ₽',
'Средний счёт:299–450 ₽', 'Средний счёт:149–249 ₽',
'Цена чашки капучино:145–225 ₽', 'Средний счёт:412 ₽',
'Средний счёт:270–400 ₽', 'Цена чашки капучино:59–99 ₽',
'Средний счёт:5000–5500 ₽', 'Цена чашки капучино:250–270 ₽',
'Цена чашки капучино:120–140 ₽', 'Средний счёт:280–350 ₽',
'Средний счёт:550–750 ₽', 'Средний счёт:от 150 ₽',
'Средний счёт:400–450 ₽', 'Средний счёт:385 ₽',
'Средний счёт:1900–2500 ₽', 'Средний счёт:170–280 ₽',
'Средний счёт:400–550 ₽', 'Цена чашки капучино:250–350 ₽',
'Средний счёт:130–200 ₽', 'Цена чашки капучино:195 ₽',
'Цена чашки капучино:250–290 ₽', 'Средний счёт:300–420 ₽',
'Средний счёт:950–1500 ₽', 'Средний счёт:170–700 ₽',
'Цена чашки капучино:от 270 ₽', 'Средний счёт:180–350 ₽',
'Средний счёт:1300–1800 ₽', 'Цена бокала пива:220–450 ₽',
'Цена чашки капучино:284–299 ₽', 'Цена бокала пива:330–490 ₽',
'Цена чашки капучино:от 250 ₽', 'Средний счёт:550–1300 ₽',
'Цена бокала пива:420–640 ₽', 'Средний счёт:382 ₽',
'Средний счёт:от 399 ₽', 'Цена чашки капучино:90–158 ₽',
'Цена чашки капучино:140–180 ₽', 'Средний счёт:620 ₽',
'Цена чашки капучино:от 120 ₽', 'Цена чашки капучино:230–290 ₽',
'Цена чашки капучино:200–350 ₽', 'Средний счёт:411 ₽',
'Средний счёт:50–250 ₽', 'Средний счёт:150–400 ₽',
'Средний счёт:340 ₽', 'Средний счёт:от 175 ₽',
'Средний счёт:7000 ₽', 'Цена бокала пива:270–1100 ₽',
'Цена бокала пива:370–420 ₽', 'Средний счёт:2500–4500 ₽',
'Средний счёт:3000–5000 ₽', 'Средний счёт:от 5000 ₽',
'Цена бокала пива:300–475 ₽', 'Цена бокала пива:260–360 ₽',
'Средний счёт:6000–8000 ₽', 'Цена бокала пива:200–240 ₽',
'Цена чашки капучино:до 150 ₽', 'Средний счёт:1500–1900 ₽',
'Средний счёт:5000–8000 ₽', 'Цена бокала пива:199–459 ₽',
'Цена бокала пива:220–390 ₽', 'Средний счёт:280–450 ₽',
'Цена бокала пива:350–400 ₽', 'Цена бокала пива:390–590 ₽',
'Цена чашки капучино:250–300 ₽', 'Цена бокала пива:390 ₽',
'Средний счёт:350–650 ₽', 'Цена чашки капучино:220–250 ₽',
'Цена чашки капучино:180–210 ₽', 'Средний счёт:1300–2000 ₽',
'Средний счёт:5500 ₽', 'Средний счёт:2300 ₽',
'Цена чашки капучино:270 ₽', 'Цена бокала пива:220–440 ₽',
'Средний счёт:1000–1700 ₽', 'Цена чашки капучино:160–180 ₽',
'Средний счёт:320–1500 ₽', 'Средний счёт:от 420 ₽',
'Средний счёт:1000–3000 ₽', 'Средний счёт:от 0 ₽',
'Цена чашки капучино:200–220 ₽', 'Средний счёт:800–1800 ₽',
'Средний счёт:3500 ₽', 'Цена чашки капучино:80–150 ₽',
'Цена бокала пива:290–440 ₽', 'Средний счёт:2500–5000 ₽',
'Цена чашки капучино:279–378 ₽', 'Средний счёт:1300 ₽',
'Средний счёт:2400 ₽', 'Средний счёт:180–280 ₽',
'Цена бокала пива:300–600 ₽', 'Средний счёт:300–550 ₽',
'Цена бокала пива:150–250 ₽', 'Средний счёт:1400–1800 ₽',
'Цена чашки капучино:195–245 ₽', 'Средний счёт:900–1400 ₽',
'Средний счёт:190–290 ₽', 'Цена бокала пива:190–500 ₽',
'Цена чашки капучино:230–320 ₽', 'Средний счёт:1500–3500 ₽',
'Средний счёт:7000–7500 ₽', 'Средний счёт:1300–1600 ₽',
'Средний счёт:1700–2500 ₽', 'Средний счёт:6000 ₽',
'Средний счёт:5000 ₽', 'Средний счёт:80–350 ₽',
'Средний счёт:от 600 ₽', 'Средний счёт:1800–2000 ₽',
'Средний счёт:1000–1100 ₽', 'Средний счёт:2000–5000 ₽',
'Средний счёт:1200–2500 ₽', 'Средний счёт:130–700 ₽',
'Цена чашки капучино:115–140 ₽', 'Цена бокала пива:250–490 ₽',
'Средний счёт:900–1500 ₽', 'Цена бокала пива:240–350 ₽',
'Средний счёт:1200–1900 ₽', 'Средний счёт:1700 ₽',
'Средний счёт:250–280 ₽', 'Цена бокала пива:200–1100 ₽',
'Средний счёт:4000 ₽', 'Средний счёт:2600 ₽',
'Средний счёт:1330 ₽', 'Средний счёт:1900 ₽',
'Цена чашки капучино:90–99 ₽', 'Цена чашки капучино:160–350 ₽',
'Цена бокала пива:300–500 ₽', 'Средний счёт:590–1490 ₽',
'Средний счёт:280–400 ₽', 'Цена чашки капучино:50–150 ₽',
'Средний счёт:1–2000 ₽', 'Цена чашки капучино:250–280 ₽',
'Средний счёт:1500–1700 ₽', 'Средний счёт:220 ₽',
'Средний счёт:от 475 ₽', 'Цена чашки капучино:205–245 ₽',
'Средний счёт:от 470 ₽', 'Цена бокала пива:88–460 ₽',
'Средний счёт:400–6000 ₽', 'Цена чашки капучино:270–280 ₽',
'Средний счёт:от 1400 ₽', 'Цена чашки капучино:150–219 ₽',
'Средний счёт:230–500 ₽', 'Средний счёт:650–2000 ₽',
'Средний счёт:от 3500 ₽', 'Цена бокала пива:170–380 ₽',
'Средний счёт:260 ₽', 'Цена бокала пива:250–400 ₽',
'Средний счёт:от 4000 ₽', 'Средний счёт:600–950 ₽',
'Средний счёт:270–300 ₽', 'Цена бокала пива:260–400 ₽',
'Цена чашки капучино:от 180 ₽', 'Цена бокала пива:250–450 ₽',
'Средний счёт:240–350 ₽', 'Цена чашки капучино:170–230 ₽',
'Цена бокала пива:200–380 ₽', 'Цена бокала пива:350 ₽',
'Средний счёт:150–260 ₽', 'Средний счёт:от 330 ₽',
'Цена бокала пива:320–380 ₽', 'Цена чашки капучино:от 100 ₽',
'Цена бокала пива:340–420 ₽', 'Средний счёт:230–650 ₽',
'Средний счёт:380–400 ₽', 'Цена бокала пива:129–319 ₽',
'Цена чашки капучино:160–210 ₽', 'Цена чашки капучино:300 ₽',
'Цена чашки капучино:90–130 ₽', 'Средний счёт:1200–1700 ₽',
'Средний счёт:от 3000 ₽', 'Цена чашки капучино:170–210 ₽',
'Цена чашки капучино:220 ₽', 'Цена бокала пива:320–470 ₽',
'Цена чашки капучино:250–330 ₽', 'Средний счёт:160–500 ₽',
'Средний счёт:150–700 ₽', 'Цена бокала пива:до 350 ₽',
'Цена чашки капучино:от 300 ₽', 'Средний счёт:700–1800 ₽',
'Цена бокала пива:290–390 ₽', 'Цена бокала пива:350–500 ₽',
'Цена бокала пива:270–490 ₽', 'Средний счёт:1400–1500 ₽',
'Цена чашки капучино:190–240 ₽', 'Цена чашки капучино:189–269 ₽',
'Цена бокала пива:230–350 ₽', 'Средний счёт:250–800 ₽',
'Цена чашки капучино:120–250 ₽', 'Средний счёт:250–320 ₽',
'Средний счёт:от 400 ₽', 'Средний счёт:1000–1600 ₽',
'Цена чашки капучино:99–200 ₽', 'Цена бокала пива:180–380 ₽',
'Цена чашки капучино:130–210 ₽', 'Средний счёт:290–490 ₽',
'Цена бокала пива:340 ₽', 'Цена бокала пива:300–420 ₽',
'Средний счёт:100–400 ₽', 'Средний счёт:190–350 ₽',
'Средний счёт:600–1500 ₽', 'Средний счёт:350–2000 ₽',
'Цена чашки капучино:170–200 ₽', 'Цена чашки капучино:139–189 ₽',
'Цена бокала пива:150–180 ₽', 'Средний счёт:390–500 ₽',
'Средний счёт:450–700 ₽', 'Цена чашки капучино:149–219 ₽',
'Средний счёт:301 ₽', 'Цена чашки капучино:180–230 ₽',
'Цена бокала пива:190–350 ₽', 'Средний счёт:180–220 ₽',
'Цена чашки капучино:220–240 ₽', 'Цена чашки капучино:145–200 ₽',
'Цена бокала пива:320–375 ₽', 'Средний счёт:380–500 ₽',
'Цена чашки капучино:239–279 ₽', 'Средний счёт:270–450 ₽',
'Средний счёт:240–500 ₽', 'Средний счёт:1600 ₽',
'Средний счёт:850–1000 ₽', 'Цена бокала пива:155–465 ₽',
'Цена чашки капучино:190–250 ₽', 'Цена бокала пива:280–400 ₽',
'Средний счёт:до 500 ₽', 'Средний счёт:433 ₽',
'Цена чашки капучино:220–350 ₽', 'Средний счёт:1300–2100 ₽',
'Цена чашки капучино:179–314 ₽', 'Средний счёт:90–190 ₽',
'Средний счёт:150–1000 ₽', 'Цена чашки капучино:275 ₽',
'Средний счёт:4500–5000 ₽', 'Цена чашки капучино:179–219 ₽',
'Цена бокала пива:360 ₽', 'Цена чашки капучино:140–170 ₽',
'Средний счёт:1000–1350 ₽', 'Цена бокала пива:250–395 ₽',
'Цена чашки капучино:160–200 ₽', 'Цена чашки капучино:90–110 ₽',
'Цена бокала пива:170–320 ₽', 'Средний счёт:2000–4000 ₽',
'Цена чашки капучино:90–98 ₽', 'Цена чашки капучино:128–148 ₽',
'Цена чашки капучино:90–170 ₽', 'Средний счёт:339 ₽',
'Средний счёт:5000–15000 ₽', 'Средний счёт:470 ₽',
'Цена чашки капучино:250–500 ₽', 'Средний счёт:200–220 ₽',
'Средний счёт:410 ₽', 'Средний счёт:370 ₽', 'Средний счёт:285 ₽',
'Средний счёт:220–270 ₽', 'Средний счёт:200–1000 ₽',
'Цена бокала пива:150 ₽', 'Средний счёт:190–260 ₽',
'Цена бокала пива:200–320 ₽', 'Средний счёт:508 ₽',
'Средний счёт:438 ₽', 'Цена чашки капучино:89–209 ₽',
'Цена чашки капучино:120–210 ₽', 'Цена чашки капучино:184–194 ₽',
'Средний счёт:472 ₽', 'Средний счёт:350–420 ₽',
'Средний счёт:310–370 ₽', 'Цена чашки капучино:230–250 ₽',
'Цена бокала пива:250–390 ₽', 'Средний счёт:550–1550 ₽',
'Средний счёт:1000–1400 ₽', 'Цена чашки капучино:199–229 ₽',
'Цена чашки капучино:250–390 ₽', 'Средний счёт:670 ₽',
'Цена бокала пива:190–450 ₽', 'Средний счёт:280–330 ₽',
'Средний счёт:230–350 ₽', 'Цена чашки капучино:220–330 ₽',
'Цена бокала пива:150–230 ₽', 'Цена бокала пива:180–480 ₽',
'Средний счёт:от 450 ₽', 'Средний счёт:290 ₽',
'Цена бокала пива:190–430 ₽', 'Цена чашки капучино:90–250 ₽',
'Цена чашки капучино:240 ₽', 'Цена бокала пива:250–550 ₽',
'Средний счёт:170–230 ₽', 'Средний счёт:450–800 ₽',
'Средний счёт:1500–4000 ₽', 'Цена чашки капучино:150–245 ₽',
'Средний счёт:420–680 ₽', 'Средний счёт:441 ₽',
'Цена чашки капучино:160–270 ₽', 'Средний счёт:230–300 ₽',
'Средний счёт:80–220 ₽', 'Средний счёт:390–700 ₽',
'Цена чашки капучино:190–245 ₽', 'Средний счёт:от 100 ₽',
'Средний счёт:450–650 ₽', 'Цена бокала пива:180–400 ₽',
'Цена чашки капучино:90–140 ₽', 'Средний счёт:550–700 ₽',
'Средний счёт:300–430 ₽', 'Цена бокала пива:220–500 ₽',
'Средний счёт:1700–1900 ₽', 'Средний счёт:520–1200 ₽',
'Средний счёт:434 ₽', 'Средний счёт:150–599 ₽',
'Средний счёт:90 ₽', 'Средний счёт:от 499 ₽',
'Цена бокала пива:140–190 ₽', 'Средний счёт:390–660 ₽',
'Средний счёт:503 ₽', 'Средний счёт:от 1090 ₽',
'Цена бокала пива:230 ₽', 'Средний счёт:850 ₽',
'Средний счёт:100–599 ₽', 'Средний счёт:130–350 ₽',
'Средний счёт:499–700 ₽', 'Средний счёт:100 ₽',
'Средний счёт:373 ₽', 'Средний счёт:385–580 ₽',
'Цена чашки капучино:145–185 ₽', 'Средний счёт:380–600 ₽',
'Цена чашки капучино:210–290 ₽', 'Средний счёт:220–500 ₽',
'Средний счёт:90–230 ₽', 'Средний счёт:120–150 ₽',
'Цена чашки капучино:179–275 ₽', 'Цена чашки капучино:95–159 ₽',
'Цена чашки капучино:200–260 ₽', 'Средний счёт:392 ₽',
'Цена чашки капучино:65–140 ₽', 'Средний счёт:430 ₽',
'Цена чашки капучино:от 160 ₽', 'Цена чашки капучино:150 ₽',
'Средний счёт:110–200 ₽', 'Цена чашки капучино:110–160 ₽',
'Средний счёт:130–140 ₽', 'Средний счёт:190 ₽',
'Цена бокала пива:140–420 ₽', 'Средний счёт:299 ₽',
'Средний счёт:402 ₽', 'Цена чашки капучино:129–169 ₽',
'Цена чашки капучино:160–250 ₽', 'Средний счёт:20000–50000 ₽',
'Цена чашки капучино:130–150 ₽', 'Цена чашки капучино:89–149 ₽',
'Средний счёт:435 ₽', 'Средний счёт:270 ₽',
'Цена бокала пива:280–360 ₽', 'Цена бокала пива:350–370 ₽',
'Средний счёт:от 199 ₽', 'Средний счёт:50 ₽', 'Средний счёт:453 ₽',
'Цена бокала пива:170–240 ₽', 'Цена чашки капучино:60–90 ₽',
'Средний счёт:750 ₽', 'Средний счёт:1000–5000 ₽',
'Средний счёт:500–5000 ₽', 'Средний счёт:160–250 ₽',
'Средний счёт:439 ₽', 'Средний счёт:от 30 ₽',
'Средний счёт:170–220 ₽', 'Средний счёт:298 ₽',
'Цена бокала пива:170–200 ₽', 'Средний счёт:500–520 ₽',
'Цена бокала пива:39–190 ₽', 'Средний счёт:100–270 ₽',
'Средний счёт:299–400 ₽', 'Цена чашки капучино:119–169 ₽',
'Средний счёт:416 ₽', 'Цена чашки капучино:205–280 ₽',
'Цена чашки капучино:140–160 ₽', 'Цена чашки капучино:110 ₽',
'Средний счёт:266 ₽', 'Цена бокала пива:200 ₽',
'Цена чашки капучино:от 129 ₽', 'Средний счёт:140–250 ₽',
'Цена бокала пива:140–330 ₽', 'Средний счёт:170 ₽',
'Средний счёт:140–142 ₽', 'Средний счёт:372 ₽',
'Средний счёт:200–700 ₽', 'Средний счёт:475 ₽',
'Средний счёт:100–1000 ₽', 'Средний счёт:413 ₽',
'Средний счёт:450–750 ₽', 'Средний счёт:от 140 ₽',
'Средний счёт:100–330 ₽', 'Цена бокала пива:390–530 ₽',
'Средний счёт:от 650 ₽', 'Цена чашки капучино:150–320 ₽',
'Средний счёт:200–280 ₽', 'Средний счёт:200–270 ₽',
'Цена бокала пива:280–410 ₽', 'Цена бокала пива:190–390 ₽',
'Цена бокала пива:220–250 ₽', 'Цена чашки капучино:170–239 ₽',
'Средний счёт:35–180 ₽', 'Средний счёт:220–300 ₽',
'Средний счёт:от 165 ₽', 'Цена чашки капучино:100–210 ₽',
'Средний счёт:от 230 ₽', 'Средний счёт:380–1010 ₽',
'Средний счёт:280–360 ₽', 'Средний счёт:500–1050 ₽',
'Средний счёт:180 ₽', 'Цена чашки капучино:80–240 ₽',
'Средний счёт:300–1600 ₽', 'Средний счёт:70–200 ₽',
'Цена чашки капучино:160–230 ₽', 'Средний счёт:180–1170 ₽',
'Цена бокала пива:160–390 ₽', 'Средний счёт:120–130 ₽',
'Цена чашки капучино:120–220 ₽', 'Цена чашки капучино:100–220 ₽',
'Цена чашки капучино:80–120 ₽'], dtype=object)
Опять же данные категориальные, можно бло заменить на средние или медианные значения, но среднее значение зависит от многих факторов: удаленность от центра, стоимость блюд и многое другое. Оставим пока пропуски, как есть.
data['middle_avg_bill'].unique()
array([ nan, 1.550e+03, 1.000e+03, 5.000e+02, 1.990e+02, 2.500e+02,
1.100e+03, 3.300e+02, 1.500e+03, 4.000e+02, 2.450e+02, 4.250e+02,
9.000e+02, 2.400e+02, 2.250e+02, 3.280e+02, 3.000e+02, 3.450e+02,
2.300e+02, 6.500e+02, 7.500e+02, 1.250e+03, 1.750e+03, 2.250e+03,
6.000e+02, 4.500e+02, 8.500e+02, 2.100e+03, 3.490e+02, 2.000e+02,
1.200e+02, 2.690e+02, 1.300e+03, 1.150e+03, 3.550e+02, 2.750e+02,
1.200e+03, 5.750e+02, 3.500e+02, 7.000e+02, 2.840e+02, 1.500e+02,
3.620e+02, 3.250e+02, 2.000e+03, 2.910e+02, 2.800e+02, 2.750e+03,
1.400e+03, 2.500e+03, 2.150e+03, 5.000e+03, 8.250e+02, 6.250e+02,
3.250e+03, 6.750e+02, 4.750e+02, 1.690e+03, 9.250e+02, 1.050e+03,
3.400e+02, 9.500e+02, 1.025e+03, 3.210e+02, 5.500e+02, 3.600e+02,
3.750e+02, 3.170e+02, 3.240e+02, 3.430e+02, 1.400e+02, 1.650e+02,
2.150e+02, 5.490e+02, 1.750e+02, 3.130e+02, 1.375e+03, 1.000e+02,
9.750e+02, 1.100e+04, 8.000e+02, 2.950e+02, 3.750e+03, 1.350e+03,
4.300e+02, 1.300e+02, 5.250e+02, 3.440e+02, 1.850e+02, 1.800e+03,
8.750e+02, 4.800e+02, 6.950e+02, 2.610e+02, 1.450e+03, 3.000e+03,
1.800e+02, 4.040e+02, 2.350e+02, 3.660e+02, 3.040e+02, 4.500e+03,
5.600e+02, 4.700e+02, 3.870e+02, 1.850e+03, 1.900e+03, 3.150e+02,
3.630e+02, 2.600e+02, 2.900e+03, 2.100e+02, 1.900e+02, 2.200e+03,
2.990e+02, 1.650e+03, 4.260e+02, 1.175e+03, 4.250e+03, 3.650e+02,
6.300e+02, 3.200e+02, 3.520e+02, 2.700e+02, 3.900e+02, 7.750e+02,
1.600e+03, 3.500e+03, 4.430e+02, 4.450e+02, 2.290e+02, 2.850e+02,
5.000e+01, 1.670e+02, 3.950e+02, 7.250e+02, 3.350e+02, 1.075e+03,
1.060e+03, 1.125e+03, 3.090e+02, 6.600e+02, 1.100e+02, 4.950e+02,
6.700e+01, 2.550e+02, 3.830e+02, 3.910e+02, 4.070e+02, 2.090e+02,
1.250e+02, 3.100e+02, 4.220e+02, 4.150e+02, 5.500e+03, 4.320e+02,
4.650e+02, 3.740e+02, 4.120e+02, 5.250e+03, 3.850e+02, 1.225e+03,
4.350e+02, 2.650e+02, 3.820e+02, 3.990e+02, 6.200e+02, 4.110e+02,
7.000e+03, 4.000e+03, 1.700e+03, 6.500e+03, 2.300e+03, 9.100e+02,
4.200e+02, 0.000e+00, 2.400e+03, 7.250e+03, 6.000e+03, 2.600e+03,
1.330e+03, 1.040e+03, 2.200e+02, 3.200e+03, 1.325e+03, 2.050e+02,
4.400e+02, 3.010e+02, 3.700e+02, 4.330e+02, 4.750e+03, 3.390e+02,
1.000e+04, 4.100e+02, 5.080e+02, 4.380e+02, 4.720e+02, 6.700e+02,
3.050e+02, 2.900e+02, 4.410e+02, 5.450e+02, 8.600e+02, 4.340e+02,
9.000e+01, 4.990e+02, 5.030e+02, 1.090e+03, 5.990e+02, 3.730e+02,
4.820e+02, 4.900e+02, 1.600e+02, 1.350e+02, 3.920e+02, 1.550e+02,
4.020e+02, 3.500e+04, 4.530e+02, 4.390e+02, 3.000e+01, 1.950e+02,
2.980e+02, 5.100e+02, 4.160e+02, 2.660e+02, 1.700e+02, 1.410e+02,
3.720e+02, 4.130e+02, 1.070e+02])
Здесь данные уже количественные, но из-за пропусков в других данных, это пропуски будет сложно заполнить верными значениями.Оставим пропуски как есть.
data['middle_coffee_cup'].unique()
array([ nan, 170., 145., 150., 180., 120., 100., 256., 160.,
250., 165., 149., 135., 220., 175., 195., 60., 214.,
75., 89., 95., 204., 90., 140., 125., 162., 155.,
154., 297., 205., 124., 200., 190., 134., 139., 287.,
225., 230., 237., 290., 254., 279., 174., 179., 295.,
245., 105., 285., 270., 84., 127., 80., 112., 185.,
210., 325., 159., 215., 110., 266., 242., 137., 255.,
240., 217., 315., 130., 167., 169., 235., 1568., 79.,
260., 300., 291., 275., 115., 328., 94., 265., 184.,
229., 164., 172., 259., 246., 199., 138., 375., 189.,
320., 197., 227., 102., 119., 144., 129.])
Также логически верными значениями сложно заполнить пропуски, оставим пропуски.
data['seats'].unique()
array([ nan, 4.000e+00, 4.500e+01, 1.480e+02, 7.900e+01, 6.500e+01,
1.020e+02, 1.800e+02, 9.600e+01, 2.500e+01, 4.600e+01, 4.000e+01,
2.470e+02, 2.100e+01, 8.000e+00, 3.500e+01, 2.400e+02, 8.500e+01,
1.200e+01, 6.000e+01, 1.200e+02, 1.600e+01, 8.000e+01, 5.000e+01,
4.400e+01, 4.300e+01, 9.000e+01, 0.000e+00, 1.980e+02, 9.500e+01,
3.500e+02, 1.240e+02, 1.000e+01, 7.000e+01, 4.800e+01, 6.000e+00,
9.800e+01, 3.000e+01, 5.200e+01, 2.000e+01, 2.000e+00, 1.800e+01,
2.200e+01, 1.500e+01, 2.800e+01, 3.000e+02, 7.500e+01, 3.200e+01,
1.000e+02, 1.100e+02, 2.300e+02, 2.500e+02, 1.300e+02, 8.400e+01,
3.980e+02, 2.700e+01, 2.860e+02, 1.450e+02, 3.600e+01, 9.700e+01,
2.260e+02, 1.400e+02, 1.660e+02, 2.020e+02, 9.400e+01, 1.890e+02,
5.300e+01, 1.040e+02, 7.200e+01, 1.310e+02, 1.050e+02, 5.500e+01,
1.700e+01, 1.000e+00, 1.150e+02, 3.100e+02, 7.700e+01, 1.600e+02,
3.200e+02, 3.400e+01, 1.500e+02, 2.000e+02, 1.070e+02, 2.600e+01,
2.400e+01, 4.900e+01, 2.200e+02, 1.250e+02, 7.000e+00, 5.000e+02,
2.100e+02, 2.250e+02, 2.730e+02, 1.060e+02, 1.120e+02, 1.760e+02,
6.900e+01, 2.290e+02, 6.200e+01, 9.000e+00, 2.390e+02, 2.460e+02,
4.200e+01, 1.880e+02, 1.740e+02, 1.400e+01, 7.600e+01, 2.320e+02,
6.800e+01, 6.250e+02, 8.300e+01, 9.200e+01, 1.280e+02, 2.450e+02,
5.800e+01, 6.700e+01, 8.200e+01, 3.000e+00, 6.300e+01, 3.800e+01,
5.600e+01, 1.900e+02, 4.700e+01, 6.100e+01, 3.070e+02, 1.380e+02,
2.170e+02, 6.400e+01, 7.800e+01, 5.000e+00, 3.430e+02, 1.470e+02,
8.800e+01, 8.600e+01, 7.400e+01, 4.200e+02, 1.700e+02, 1.320e+02,
9.300e+01, 3.260e+02, 1.260e+02, 1.430e+02, 2.900e+01, 2.520e+02,
4.810e+02, 5.400e+01, 2.120e+02, 1.670e+02, 3.560e+02, 1.900e+01,
8.700e+01, 3.700e+01, 1.040e+03, 6.600e+02, 8.100e+01, 1.780e+02,
1.640e+02, 2.760e+02, 1.840e+02, 1.920e+02, 2.800e+02, 4.100e+01,
1.870e+02, 1.750e+02, 1.130e+02, 2.700e+02, 1.850e+02, 4.000e+02,
4.800e+02, 1.440e+02, 2.870e+02, 1.540e+02, 3.080e+02, 1.270e+02,
4.780e+02, 3.900e+01, 2.360e+02, 1.180e+02, 9.200e+02, 1.200e+03,
1.510e+02, 2.150e+02, 1.550e+02, 1.580e+02, 3.800e+02, 1.350e+02,
1.650e+02, 5.100e+01, 6.600e+01, 2.140e+02, 3.060e+02, 1.080e+02,
2.660e+02, 1.610e+02, 1.460e+02, 2.950e+02, 4.300e+02, 1.330e+02,
1.950e+02, 5.850e+02, 1.160e+02, 7.600e+02, 6.500e+02, 9.900e+01,
1.220e+02, 4.910e+02, 2.900e+02, 3.300e+02, 6.000e+02, 4.550e+02,
4.500e+02, 1.680e+02, 1.288e+03, 1.410e+02, 6.440e+02, 4.950e+02,
2.750e+02, 2.280e+02, 1.590e+02, 1.570e+02, 4.280e+02, 1.300e+01,
2.680e+02, 2.080e+02, 1.140e+02, 3.300e+01, 6.750e+02, 2.060e+02,
1.730e+02, 3.050e+02])
Значения количественные, заменим на 0.
data['seats']=data['seats'].fillna(0)
Также как и в предыдущем столбце, среднее кол-во будет сложно заполнить верными даннымм,оставим пропуски.
data.isna().sum()
name 0 category 0 address 0 district 0 hours 536 lat 0 lng 0 rating 0 price 5091 avg_bill 4590 middle_avg_bill 5257 middle_coffee_cup 7871 chain 0 seats 0 dtype: int64
data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 8406 entries, 0 to 8405 Data columns (total 14 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 name 8406 non-null object 1 category 8406 non-null object 2 address 8406 non-null object 3 district 8406 non-null object 4 hours 7870 non-null object 5 lat 8406 non-null float64 6 lng 8406 non-null float64 7 rating 8406 non-null float64 8 price 3315 non-null object 9 avg_bill 3816 non-null object 10 middle_avg_bill 3149 non-null float64 11 middle_coffee_cup 535 non-null float64 12 chain 8406 non-null int64 13 seats 8406 non-null float64 dtypes: float64(6), int64(1), object(7) memory usage: 919.5+ KB
Заменим типы данных на целое число.
data['seats'] = data['seats'].astype(int)
Проверим на неявные дубликаты.
data.duplicated().sum()
0
На первый взгляд дубликатов нет, но посмотрим поближе на столбец с названиями заведений.
Приведем названия к нижнему регистру
data['name']=data['name'].str.lower()
data.duplicated(subset=['name','address','lat']).sum()
1
data[data.duplicated(subset=['name','address','lat'],keep=False)]
| name | category | address | district | hours | lat | lng | rating | price | avg_bill | middle_avg_bill | middle_coffee_cup | chain | seats | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1430 | more poke | ресторан | Москва, Волоколамское шоссе, 11, стр. 2 | Северный административный округ | ежедневно, 09:00–21:00 | 55.806307 | 37.497566 | 4.2 | NaN | NaN | NaN | NaN | 0 | 188 |
| 1511 | more poke | ресторан | Москва, Волоколамское шоссе, 11, стр. 2 | Северный административный округ | пн-чт 09:00–18:00; пт,сб 09:00–21:00; вс 09:00... | 55.806307 | 37.497566 | 4.2 | NaN | NaN | NaN | NaN | 1 | 188 |
Мы нашли дубликат, удалим его.
data.drop_duplicates(subset=['name','address','lat'],keep=False,inplace=True)
data.duplicated(subset=['name','address','lat']).sum() # Дубликат удален
0
Создайте столбец street с названиями улиц из столбца с адресом.
data['address'].unique()
array(['Москва, улица Дыбенко, 7/1', 'Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1',
'Москва, Клязьминская улица, 15', ...,
'Москва, улица Лобачевского, 52, корп. 1',
'Москва, Болотниковская улица, 52, корп. 2',
'Москва, Чонгарский бульвар, 26А, корп. 1'], dtype=object)
Добавим столбец
data['street'] = data['address'].str.split(', ').str[1]
data.head(5)
| name | category | address | district | hours | lat | lng | rating | price | avg_bill | middle_avg_bill | middle_coffee_cup | chain | seats | street | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | wowфли | кафе | Москва, улица Дыбенко, 7/1 | Северный административный округ | ежедневно, 10:00–22:00 | 55.878494 | 37.478860 | 5.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | 0 | 0 | улица Дыбенко |
| 1 | четыре комнаты | ресторан | Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 | Северный административный округ | ежедневно, 10:00–22:00 | 55.875801 | 37.484479 | 4.5 | выше среднего | Средний счёт:1500–1600 ₽ | 1550.0 | NaN | 0 | 4 | улица Дыбенко |
| 2 | хазри | кафе | Москва, Клязьминская улица, 15 | Северный административный округ | пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... | 55.889146 | 37.525901 | 4.6 | средние | Средний счёт:от 1000 ₽ | 1000.0 | NaN | 0 | 45 | Клязьминская улица |
| 3 | dormouse coffee shop | кофейня | Москва, улица Маршала Федоренко, 12 | Северный административный округ | ежедневно, 09:00–22:00 | 55.881608 | 37.488860 | 5.0 | NaN | Цена чашки капучино:155–185 ₽ | NaN | 170.0 | 0 | 0 | улица Маршала Федоренко |
| 4 | иль марко | пиццерия | Москва, Правобережная улица, 1Б | Северный административный округ | ежедневно, 10:00–22:00 | 55.881166 | 37.449357 | 5.0 | средние | Средний счёт:400–600 ₽ | 500.0 | NaN | 1 | 148 | Правобережная улица |
Создайте столбец is_24/7 с обозначением, что заведение работает ежедневно и круглосуточно (24/7):
data['is_24/7'] = data['hours'].str.contains('ежедневно, круглосуточно')
data.head(5)
| name | category | address | district | hours | lat | lng | rating | price | avg_bill | middle_avg_bill | middle_coffee_cup | chain | seats | street | is_24/7 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | wowфли | кафе | Москва, улица Дыбенко, 7/1 | Северный административный округ | ежедневно, 10:00–22:00 | 55.878494 | 37.478860 | 5.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | 0 | 0 | улица Дыбенко | False |
| 1 | четыре комнаты | ресторан | Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 | Северный административный округ | ежедневно, 10:00–22:00 | 55.875801 | 37.484479 | 4.5 | выше среднего | Средний счёт:1500–1600 ₽ | 1550.0 | NaN | 0 | 4 | улица Дыбенко | False |
| 2 | хазри | кафе | Москва, Клязьминская улица, 15 | Северный административный округ | пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... | 55.889146 | 37.525901 | 4.6 | средние | Средний счёт:от 1000 ₽ | 1000.0 | NaN | 0 | 45 | Клязьминская улица | False |
| 3 | dormouse coffee shop | кофейня | Москва, улица Маршала Федоренко, 12 | Северный административный округ | ежедневно, 09:00–22:00 | 55.881608 | 37.488860 | 5.0 | NaN | Цена чашки капучино:155–185 ₽ | NaN | 170.0 | 0 | 0 | улица Маршала Федоренко | False |
| 4 | иль марко | пиццерия | Москва, Правобережная улица, 1Б | Северный административный округ | ежедневно, 10:00–22:00 | 55.881166 | 37.449357 | 5.0 | средние | Средний счёт:400–600 ₽ | 500.0 | NaN | 1 | 148 | Правобережная улица | False |
Какие категории заведений представлены в данных? Исследуйте количество объектов общественного питания по категориям: рестораны, кофейни, пиццерии, бары и так далее. Постройте визуализации. Ответьте на вопрос о распределении заведений по категориям.
estab=data.groupby('category')['name'].count().reset_index(name='count').sort_values(by='count',ascending=False)
estab
| category | count | |
|---|---|---|
| 3 | кафе | 2378 |
| 6 | ресторан | 2041 |
| 4 | кофейня | 1413 |
| 0 | бар,паб | 765 |
| 5 | пиццерия | 633 |
| 2 | быстрое питание | 603 |
| 7 | столовая | 315 |
| 1 | булочная | 256 |
fig = px.bar(estab, x='category', y='count')
fig.update_xaxes(tickangle=45)
fig.update_layout(title='Кол-во объектов по категориям',
xaxis_title='Категории заведений',
yaxis_title='Кол-во объектов')
fig.show()
По графику мы видим, что больше всего в данных заведений категории "Кафе" и "Ресторан" и "Кофейня", меньше всего заведений категорий "Столовая" и "Булочная".
Исследуйте количество посадочных мест в местах по категориям: рестораны, кофейни, пиццерии, бары и так далее. Постройте визуализации. Проанализируйте результаты и сделайте выводы.
data.groupby('category')['seats'].describe().sort_values(by='mean',ascending=False)
| count | mean | std | min | 25% | 50% | 75% | max | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| category | ||||||||
| бар,паб | 765.0 | 76.184314 | 128.615244 | 0.0 | 0.0 | 40.0 | 95.0 | 1288.0 |
| ресторан | 2041.0 | 75.694757 | 114.095357 | 0.0 | 0.0 | 42.0 | 100.0 | 1288.0 |
| пиццерия | 633.0 | 63.744076 | 102.281061 | 0.0 | 0.0 | 30.0 | 80.0 | 1288.0 |
| кофейня | 1413.0 | 59.101911 | 108.451675 | 0.0 | 0.0 | 6.0 | 82.0 | 1288.0 |
| быстрое питание | 603.0 | 57.235489 | 94.649647 | 0.0 | 0.0 | 10.0 | 81.5 | 1040.0 |
| столовая | 315.0 | 51.933333 | 101.678800 | 0.0 | 0.0 | 6.0 | 80.0 | 1200.0 |
| булочная | 256.0 | 51.675781 | 86.355582 | 0.0 | 0.0 | 9.0 | 70.5 | 625.0 |
| кафе | 2378.0 | 49.945332 | 97.487915 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 60.0 | 1288.0 |
По общей информации мы видим, что больше всего в среднем посадочных мест в заведениях категорий "Ресторан" и "Бар, паб", меньше всего мест в "Кафе". Однако, стандартное отклонение во всех категориях высокое, что говорит о присутствии выборосов, посмотрим на графике подробнее.
fig=sb.boxplot(x=data['category'],y=data['seats']).set(title = 'Кол-во посадочных мест по категориям', xlabel = 'Категории заведений', ylabel = ('Кол-во посадочных мест'));
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
Как и предпогалась, на графике мы видим много выбросов. Рассчитаем персентиль, чтобы отсечь выбросы.
np.percentile(data['seats'],[95,99])
array([250. , 490.7])
(data['seats']<= 490).mean() # Выбросов выше 490 посадочных мест меньше 1%, можем удалить их
0.9898857686815802
data=data.query('seats <= 490')
data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 8319 entries, 0 to 8405 Data columns (total 16 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 name 8319 non-null object 1 category 8319 non-null object 2 address 8319 non-null object 3 district 8319 non-null object 4 hours 7792 non-null object 5 lat 8319 non-null float64 6 lng 8319 non-null float64 7 rating 8319 non-null float64 8 price 3278 non-null object 9 avg_bill 3773 non-null object 10 middle_avg_bill 3112 non-null float64 11 middle_coffee_cup 529 non-null float64 12 chain 8319 non-null int64 13 seats 8319 non-null int64 14 street 8319 non-null object 15 is_24/7 7792 non-null object dtypes: float64(5), int64(2), object(9) memory usage: 1.1+ MB
fig=sb.barplot(x=data['category'],y=data['seats']).set(title = 'Кол-во посадочных мест по категориям', xlabel = 'Категории заведений', ylabel = ('Кол-во посадочных мест'));
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
По новому графику мы видим, что опять же лидируют заведения типа "Ресторан" и "Бар,паб", меньше всего посадочных мест в "Кафе".
Рассмотрите и изобразите соотношение сетевых и не сетевых заведений в датасете. Каких заведений больше?
chains=data.groupby('chain').agg({'name':'count'}).reset_index()
chains = data.groupby(by=['category', 'chain'], as_index=False).agg(
count=('name', 'count'))
chains.loc[chains['chain'] == 0, 'chain'] = 'Не сетевое заведение'
chains.loc[chains['chain'] == 1, 'chain'] = 'Сетевое заведение'
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=chains['chain'],
values=chains['count'],
pull = [0.1, 0])])
fig.update_layout(title='Соотношение сетевых и не сетевых заведений',
width=800,
height=600,
annotations=[dict(x=1.12,
y=1.05,
text='Заведения',
showarrow=False)])
fig.show() #
По полученной диаграмме мы видим, что больший процент в датасете составляют не сетевые заведения (61,2%), сетевые заведения составляют 38,8 % во всем датасете.
Какие категории заведений чаще являются сетевыми? Исследуйте данные и ответьте на вопрос графиком.
for i in range(len(chains)):
chains.at[i, 'ratio'] = str(round(
chains.loc[i]['count']/len(data[data['category'] == chains.loc[i]['category']]), 1) * 100) + '%'
chains
| category | chain | count | ratio | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | бар,паб | Не сетевое заведение | 587 | 80.0% |
| 1 | бар,паб | Сетевое заведение | 168 | 20.0% |
| 2 | булочная | Не сетевое заведение | 99 | 40.0% |
| 3 | булочная | Сетевое заведение | 156 | 60.0% |
| 4 | быстрое питание | Не сетевое заведение | 370 | 60.0% |
| 5 | быстрое питание | Сетевое заведение | 231 | 40.0% |
| 6 | кафе | Не сетевое заведение | 1586 | 70.0% |
| 7 | кафе | Сетевое заведение | 769 | 30.0% |
| 8 | кофейня | Не сетевое заведение | 686 | 50.0% |
| 9 | кофейня | Сетевое заведение | 711 | 50.0% |
| 10 | пиццерия | Не сетевое заведение | 301 | 50.0% |
| 11 | пиццерия | Сетевое заведение | 328 | 50.0% |
| 12 | ресторан | Не сетевое заведение | 1297 | 60.0% |
| 13 | ресторан | Сетевое заведение | 717 | 40.0% |
| 14 | столовая | Не сетевое заведение | 226 | 70.0% |
| 15 | столовая | Сетевое заведение | 87 | 30.0% |
fig = px.bar(chains.sort_values(by='count', ascending=True), # загружаем данные
x='count',
y='category',
color='chain',
text='ratio',
title='Соотношение сетевых и не сетевых заведений', # указываем заголовок
) # выбираем «полупрозрачный» тип отображения столбцов
fig.update_xaxes(title_text='Кол-во заведений') # подпись для оси X
fig.update_yaxes(title_text='Категория') # подпись для оси Y
fig.show() # выводим график
По графику мы видим, что сетевыми чаще всего являются кафе, рестораны и кофейни. Меньше всего сетевыми заведениями являются столовая.
Сгруппируйте данные по названиям заведений и найдите топ-15 популярных сетей в Москве. Под популярностью понимается количество заведений этой сети в регионе. Постройте подходящую для такой информации визуализацию. Знакомы ли вам эти сети? Есть ли какой-то признак, который их объединяет? К какой категории заведений они относятся?
top_chain=(data.query('chain== 1')
.pivot_table(index=['name','category'],values=['chain'],aggfunc=['count'])
.reset_index())
top_chain.columns=['name','category','count']
top_chain=top_chain.sort_values(by='count',ascending=False).head(15).reset_index(drop=True)
top_chain
| name | category | count | |
|---|---|---|---|
| 0 | шоколадница | кофейня | 117 |
| 1 | домино'с пицца | пиццерия | 76 |
| 2 | додо пицца | пиццерия | 74 |
| 3 | one price coffee | кофейня | 70 |
| 4 | яндекс лавка | ресторан | 68 |
| 5 | cofix | кофейня | 65 |
| 6 | prime | ресторан | 48 |
| 7 | кофепорт | кофейня | 42 |
| 8 | кулинарная лавка братьев караваевых | кафе | 38 |
| 9 | теремок | ресторан | 36 |
| 10 | cofefest | кофейня | 31 |
| 11 | чайхана | кафе | 26 |
| 12 | буханка | булочная | 25 |
| 13 | drive café | кафе | 24 |
| 14 | кофемания | кофейня | 21 |
# Построим столбчатую диаграмму
fig = px.bar(top_chain.sort_values(by='count', ascending=True),
x='count',
y='name',
text='count',
color='category')
fig.update_layout(title='Топ-15 популярных сетей',
xaxis_title='Количество заведений',
yaxis_title=' Название сети')
fig.update_layout(yaxis={'categoryorder':'total ascending'})
fig.show()
Больше всего по кол-ву заведений лидирует "Шоколадница","Домино'с пицца" и "Додо пицца", меньше всего заведений в сети "Кофемания". Все заведения относятся к сетевым.
Какие административные районы Москвы присутствуют в датасете? Отобразите общее количество заведений и количество заведений каждой категории по районам. Попробуйте проиллюстрировать эту информацию одним графиком.
# Построим таблицу
district=(data.pivot_table(index=['district','category'],values=['name'],aggfunc=['count'])
.reset_index())
district.columns=['district','category','count']
# Сделаем столбчатую диаграмму
fig = px.bar(district.sort_values(by='count', ascending=True),
x='count',
y='district',
text='count',
color='category')
fig.update_layout(title='Распределение заведений по районам Москвы',
xaxis_title='Количество заведений',
yaxis_title='Район')
fig.update_layout(yaxis={'categoryorder':'total ascending'})
fig.show()
По графику мы видим, что больше всего заведений находятся в Центральном административном округе, большую часть из них составляют рестораны, кафе, кофейни и бары. Меньше всего заведений в Северо-Западном округе, там распространены кафе и рестораны.
Визуализируйте распределение средних рейтингов по категориям заведений. Сильно ли различаются усреднённые рейтинги в разных типах общепита?
data.groupby('category')['rating'].describe().sort_values(by='mean',ascending=False)
| count | mean | std | min | 25% | 50% | 75% | max | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| category | ||||||||
| бар,паб | 755.0 | 4.390199 | 0.380192 | 1.1 | 4.3 | 4.4 | 4.6 | 5.0 |
| пиццерия | 629.0 | 4.300636 | 0.336618 | 1.0 | 4.2 | 4.3 | 4.4 | 5.0 |
| ресторан | 2014.0 | 4.289921 | 0.414782 | 1.0 | 4.2 | 4.3 | 4.5 | 5.0 |
| кофейня | 1397.0 | 4.277452 | 0.373629 | 1.4 | 4.1 | 4.3 | 4.4 | 5.0 |
| булочная | 255.0 | 4.267843 | 0.386975 | 1.3 | 4.2 | 4.3 | 4.4 | 5.0 |
| столовая | 313.0 | 4.211821 | 0.455614 | 1.0 | 4.1 | 4.3 | 4.4 | 5.0 |
| кафе | 2355.0 | 4.123609 | 0.567547 | 1.0 | 4.0 | 4.2 | 4.4 | 5.0 |
| быстрое питание | 601.0 | 4.049584 | 0.561757 | 1.1 | 3.9 | 4.2 | 4.3 | 5.0 |
data_rating=data.groupby(['category'],as_index=False).agg({'rating':'mean'}).sort_values(by='rating',ascending=False)
fig = px.histogram(data_rating, # загружаем данные
x='category',
y='rating',
nbins=50,
title='Распределение средних рейтингов по категориям заведений', # указываем заголовок
) # выбираем «полупрозрачный» тип отображения столбцов
fig.update_xaxes(title_text='Категории заведений') # подпись для оси X
fig.update_yaxes(title_text='Рейтинг') # подпись для оси Y
fig.show() # выводим график
По полученным исследованиям и графику, мы видим, что наибольший рейтинг среди всех заведений имеют бары, пабы (средний рейтинг 4.3),наименьший рейтинг имеют заведения категории "быстрое питание". Усредненные рейтингы не сильно различаются, около 4.2-4.3.
Постройте фоновую картограмму (хороплет) со средним рейтингом заведений каждого района.
rating_data = data.groupby('district', as_index=False)['rating'].agg('median').sort_values(by='rating',ascending=False)
rating_data
| district | rating | |
|---|---|---|
| 5 | Центральный административный округ | 4.4 |
| 0 | Восточный административный округ | 4.3 |
| 1 | Западный административный округ | 4.3 |
| 2 | Северный административный округ | 4.3 |
| 4 | Северо-Западный административный округ | 4.3 |
| 7 | Юго-Западный административный округ | 4.3 |
| 8 | Южный административный округ | 4.3 |
| 3 | Северо-Восточный административный округ | 4.2 |
| 6 | Юго-Восточный административный округ | 4.2 |
import json
# импортируем карту и хороплет
from folium import Map, Choropleth
# загружаем JSON-файл с границами округов Москвы
state_geo = 'https://code.s3.yandex.net/data-analyst/admin_level_geomap.geojson'
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423
# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=9)
# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
geo_data=state_geo,
data=rating_data,
columns=['district', 'rating'],
key_on='feature.name',
fill_color='PuBu',
fill_opacity=0.5,
legend_name='Средний рейтинг заведений по районам',
).add_to(m)
# выводим карту
m
По карте, мы можем отметить, что самый высокий рейтинг имеют заведения, которые находятся в Центральном административном округе. Наименьший рейтинг имеют заведения в Северо-Восточном и Юго-Восточном административных округах.
Отобразите все заведения датасета на карте с помощью кластеров средствами библиотеки folium.
a = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=9)
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(a)
def create_clusters(row):
icon_url = 'https://img.icons8.com/external-wanicon-flat-wanicon/344/external-mall-shop-and-store-wanicon-flat-wanicon.png'
icon = CustomIcon(icon_url, icon_size=(30, 30))
# создаём маркер с иконкой icon и добавляем его в кластер
Marker(
[row['lat'], row['lng']],
popup=f"{row['name']} {row['rating']}",
icon=icon,
).add_to(marker_cluster)
# применяем функцию для создания кластеров к каждой строке датафрейма
data.apply(create_clusters, axis=1)
# выводим карту
a
Найдите топ-15 улиц по количеству заведений. Постройте график распределения количества заведений и их категорий по этим улицам. Попробуйте проиллюстрировать эту информацию одним графиком.
street_top=data.pivot_table(index='street',values='name',aggfunc='count').sort_values(by='name',ascending=False).head(15)
street_top1 = data[data['street'].isin(street_top.index)].groupby(['street', 'category']).count()['name'].reset_index()
street_top1
| street | category | name | |
|---|---|---|---|
| 0 | Варшавское шоссе | бар,паб | 6 |
| 1 | Варшавское шоссе | быстрое питание | 7 |
| 2 | Варшавское шоссе | кафе | 18 |
| 3 | Варшавское шоссе | кофейня | 14 |
| 4 | Варшавское шоссе | пиццерия | 4 |
| ... | ... | ... | ... |
| 106 | улица Миклухо-Маклая | быстрое питание | 4 |
| 107 | улица Миклухо-Маклая | кафе | 20 |
| 108 | улица Миклухо-Маклая | кофейня | 4 |
| 109 | улица Миклухо-Маклая | пиццерия | 2 |
| 110 | улица Миклухо-Маклая | ресторан | 14 |
111 rows × 3 columns
fig = px.bar(street_top1.sort_values(by='name', ascending=True),
x='name',
y='street',
text='name',
color='category')
fig.update_layout(title='Распределение заведений по улицам',
xaxis_title='Количество заведений',
yaxis_title='Улица')
fig.update_layout(yaxis={'categoryorder':'total ascending'})
fig.show()
По полученному графику, мы видим, что больше всего заведений находятся на улице проспекта Мира, там большую долю составляют кафе, ресторан и кофейня,также популярны ул. Профсоюзной. пр. Вернадского и Ленинский пр. Меньше же всего заведений на улице Миклухо-Маклая, там больше всего находятся кафе и рестораны.
Найдите улицы, на которых находится только один объект общепита. Что можно сказать об этих заведениях?
cafe_1= data.groupby('street').agg(count=('name', 'count')).sort_values(
'count', ascending=False).query('count == 1').index.tolist()
cafe_street = data[data['street'].isin(cafe_1)].groupby(
'category', as_index=False).agg(count=('name', 'count')).sort_values('count', ascending=False)
cafe_street['total']=cafe_street['count'].sum()
cafe_street
| category | count | total | |
|---|---|---|---|
| 3 | кафе | 160 | 459 |
| 6 | ресторан | 93 | 459 |
| 4 | кофейня | 85 | 459 |
| 0 | бар,паб | 39 | 459 |
| 7 | столовая | 36 | 459 |
| 2 | быстрое питание | 23 | 459 |
| 5 | пиццерия | 15 | 459 |
| 1 | булочная | 8 | 459 |
fig=go.Figure(data=[go.Pie(labels=cafe_street['category'],values=cafe_street['count'])])
fig.update_layout(title='Соотношение категорий заведений на улицах')
fig.show()
На улицах, на которых находится только 1 объект общепита,чаще всего этот объект относится к категориям "Кафе","Ресторан" и "Кофейня". Такие заведения как булочная, бар, пиццерия и быстрое питание, скорее всего открываются там, где большой поток клиентов.
Значения средних чеков заведений хранятся в столбце middle_avg_bill. Эти числа показывают примерную стоимость заказа в рублях, которая чаще всего выражена диапазоном. Посчитайте медиану этого столбца для каждого района. Используйте это значение в качестве ценового индикатора района. Постройте фоновую картограмму (хороплет) с полученными значениями для каждого района. Проанализируйте цены в центральном административном округе и других. Как удалённость от центра влияет на цены в заведениях?
avg_bill=data.groupby('district', as_index=False)['middle_avg_bill'].agg('mean').sort_values(by='middle_avg_bill',ascending=False)
avg_bill['middle_avg_bill'] = round(avg_bill['middle_avg_bill'], 2)
avg_bill
| district | middle_avg_bill | |
|---|---|---|
| 5 | Центральный административный округ | 1193.93 |
| 1 | Западный административный округ | 1038.59 |
| 2 | Северный административный округ | 923.57 |
| 8 | Южный административный округ | 834.40 |
| 4 | Северо-Западный административный округ | 822.22 |
| 0 | Восточный административный округ | 815.61 |
| 7 | Юго-Западный административный округ | 792.71 |
| 3 | Северо-Восточный административный округ | 716.61 |
| 6 | Юго-Восточный административный округ | 651.01 |
# создаём карту Москвы
moscow = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=9)
# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
geo_data=state_geo,
data=avg_bill,
columns=['district', 'middle_avg_bill'],
key_on='feature.name',
fill_color='RdPu',
fill_opacity=0.5,
legend_name='Средний чек заведений по районам',
).add_to(moscow)
# выводим карту
moscow
Ожидаемо, самый высокий средний чек находится в Центральном административном округе и в Западном административном округе, меньший чек находится в Юго-Восточном административном округе. В целом, отдаленность от центра сильно влияет на средний чек. Меньшие чеки на восточном направлении Москвы, более дорогие чеки на Севере Москвы.
Основателям фонда «Shut Up and Take My Money» не даёт покоя успех сериала «Друзья». Их мечта — открыть такую же крутую и доступную, как «Central Perk», кофейню в Москве. Будем считать, что заказчики не боятся конкуренции в этой сфере, ведь кофеен в больших городах уже достаточно. Попробуйте определить, осуществима ли мечта клиентов.
Сколько всего кофеен в датасете? В каких районах их больше всего, каковы особенности их расположения?
coffee = data.query('category == "кофейня"')
coffee.groupby('category', as_index=False)['district'].agg('count').sort_values(by='district',ascending=False)
| category | district | |
|---|---|---|
| 0 | кофейня | 1397 |
coffee_district = coffee.groupby('district')\
.agg({'rating':'mean','name':'count', 'middle_coffee_cup':'mean' })\
.reset_index().sort_values(by='name',ascending=False)
coffee_district['rating'] = coffee_district['rating'].round(2)
coffee_district
| district | rating | name | middle_coffee_cup | |
|---|---|---|---|---|
| 5 | Центральный административный округ | 4.34 | 425 | 187.518519 |
| 2 | Северный административный округ | 4.29 | 186 | 166.338028 |
| 3 | Северо-Восточный административный округ | 4.22 | 159 | 165.333333 |
| 1 | Западный административный округ | 4.19 | 146 | 188.562500 |
| 8 | Южный административный округ | 4.23 | 131 | 158.488372 |
| 0 | Восточный административный округ | 4.28 | 104 | 174.023810 |
| 7 | Юго-Западный административный округ | 4.29 | 95 | 184.176471 |
| 6 | Юго-Восточный административный округ | 4.23 | 89 | 151.088235 |
| 4 | Северо-Западный административный округ | 4.33 | 62 | 165.523810 |
fig=sb.barplot(x=coffee_district['name'],y=coffee_district['district']).set(title = 'Кол-во кофеен по районам', xlabel = 'Кол-во кофеен', ylabel = 'Район Москвы');
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
# создаём карту Москвы
moscow_coffee = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=9)
# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
geo_data=state_geo,
data=coffee_district,
columns=['district', 'name'],
key_on='feature.name',
fill_color='RdPu',
fill_opacity=0.5,
legend_name='Кол-во кофеен по районам',
).add_to(moscow_coffee)
# выводим карту
moscow_coffee
Всего кофеен в датасете 1397.По карте и барплоту мы можем отметить, что больше всего кофеен находятся в ЦАО,меньше всего в СЗАО.
Есть ли круглосуточные кофейни?
# Построим таблицу для дальнейшего исследования
coffee_noc=coffee.groupby(by=['district', 'is_24/7'], as_index=False).agg(count=('name', 'count')).sort_values(by='count',ascending=False)
coffee_noc
| district | is_24/7 | count | |
|---|---|---|---|
| 10 | Центральный административный округ | False | 397 |
| 4 | Северный административный округ | False | 179 |
| 6 | Северо-Восточный административный округ | False | 154 |
| 2 | Западный административный округ | False | 135 |
| 16 | Южный административный округ | False | 129 |
| 0 | Восточный административный округ | False | 96 |
| 12 | Юго-Восточный административный округ | False | 87 |
| 14 | Юго-Западный административный округ | False | 86 |
| 8 | Северо-Западный административный округ | False | 60 |
| 11 | Центральный административный округ | True | 26 |
| 3 | Западный административный округ | True | 9 |
| 15 | Юго-Западный административный округ | True | 7 |
| 5 | Северный административный округ | True | 5 |
| 1 | Восточный административный округ | True | 5 |
| 7 | Северо-Восточный административный округ | True | 3 |
| 9 | Северо-Западный административный округ | True | 2 |
| 13 | Юго-Восточный административный округ | True | 1 |
| 17 | Южный административный округ | True | 1 |
fig = px.bar(coffee_noc, # загружаем данные
x='count',
y='district',
color='is_24/7',
text='count',
title='Кол-во круглосуточных кофеен по районам', # указываем заголовок
) # выбираем «полупрозрачный» тип отображения столбцов
fig.update_xaxes(title_text='Кол-во круглосуточных кофеен') # подпись для оси X
fig.update_yaxes(title_text='Район') # подпись для оси Y
fig.show() # выводим график
Всего круглосуточных кофеен - 59.Ожидаемо, что самое большое кол-во круглосуточных кофеен находятся в ЦАО (26 штук). Меньше всего в ЮАО и ЮВАО.
Какие у кофеен рейтинги? Как они распределяются по районам?
coffee_rat=coffee.groupby('district')\
.agg({'rating':'mean','name':'count' })\
.reset_index().sort_values(by='rating',ascending=False)
coffee_rat['rating'] = coffee_rat['rating'].round(2)
coffee_rat
| district | rating | name | |
|---|---|---|---|
| 5 | Центральный административный округ | 4.34 | 425 |
| 4 | Северо-Западный административный округ | 4.33 | 62 |
| 2 | Северный административный округ | 4.29 | 186 |
| 7 | Юго-Западный административный округ | 4.29 | 95 |
| 0 | Восточный административный округ | 4.28 | 104 |
| 8 | Южный административный округ | 4.23 | 131 |
| 6 | Юго-Восточный административный округ | 4.23 | 89 |
| 3 | Северо-Восточный административный округ | 4.22 | 159 |
| 1 | Западный административный округ | 4.19 | 146 |
moscow_rat = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=9)
# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
geo_data=state_geo,
data=coffee_rat,
columns=['district', 'rating'],
key_on='feature.name',
fill_color='RdPu',
fill_opacity=0.5,
legend_name='Рейтинг кофеен по районам',
).add_to(moscow_rat)
# выводим карту
moscow_rat
По карте мы также видим, что наибольший рейтинг имеют кофейни, расположенные в ЦАО, СЗАО и САО. Самый низкий рейтинг имеют кофейни в ЗАО.
На какую стоимость чашки капучино стоит ориентироваться при открытии и почему?
cafe_rating_cost = coffee.groupby(by='district', as_index=False).agg(avg_cup=('middle_coffee_cup', 'median'))
cafe_rating_cost['avg_cup'] = round(cafe_rating_cost['avg_cup'])
cafe_rating_cost.sort_values(by='avg_cup',ascending=False)
| district | avg_cup | |
|---|---|---|
| 7 | Юго-Западный административный округ | 198.0 |
| 5 | Центральный административный округ | 190.0 |
| 1 | Западный административный округ | 187.0 |
| 4 | Северо-Западный административный округ | 165.0 |
| 3 | Северо-Восточный административный округ | 162.0 |
| 2 | Северный административный округ | 159.0 |
| 8 | Южный административный округ | 150.0 |
| 6 | Юго-Восточный административный округ | 148.0 |
| 0 | Восточный административный округ | 135.0 |
fig = px.bar(cafe_rating_cost.sort_values(by='avg_cup',ascending=True), # загружаем данные
x='avg_cup',
y='district',
text='avg_cup',
title='Стоимость чашки кофе по районам', # указываем заголовок
) # выбираем «полупрозрачный» тип отображения столбцов
fig.update_xaxes(title_text='Средняя стоимость') # подпись для оси X
fig.update_yaxes(title_text='Район') # подпись для оси Y
fig.show()
Неожиданно, самый дорогой кофе будет в ЮЗАО, далее будет ЦАО и ЗАО. Самый дешевый кофе будет в ЮВАО и в ВАО.
Средняя стоимость чашки кофе.
coffee['middle_coffee_cup'].mean()
175.0640776699029
Выводы по кофейням:
Рекомендации:
Без дополнительных данных о стоимости арендных помещений, площади аренды, проходимости людей и прочих данных, мы можем сделать выводы только по наших данным.
Если смотреть по районам, меньше всего кофеен в 3 районах (ЮЗАО, ЮВАО и СЗАО), среди этих районах в районах СЗАО и ЮВАО меньше всего круглосуточных кофеен. В районах ЮЗАО и СЗАО самые высокие рейтинги кофеен.
Если открывать дневную кофейню можно рассмотреть район ЮЗАО, если же смотреть круглосуточную кофейню, можно рассмотреть также район СЗАО, стоимость чашки около 175 - 180 рублей.
Презентация: https://disk.yandex.ru/i/G_LspknE36RH9A